理科大，太陽電池ベースの光電子シナプス素子を開発

東京理科大学の研究グループは，光強度を変化させることで時定数を制御できる色素増感太陽電池（DSC）ベースの光電子シナプス素子を開発した（ニュースリリース）。

光電子シナプス素子を用いた物理リザバコンピューティング（PRC）は，有望なエッジAIデバイスとして注目されており，さまざまな時間スケールの時系列データを処理するためには，目的に応じた時間スケールを持つデバイスが必要となる。

研究グループは，光の吸収波長が550～700nmのスクアリリウム誘導体色素を用いたDSCを作製した。ここに658nmのレーザーを照射し，光強度に対する過渡応答を調査した結果，光強度が0.05mWと弱い条件では開回路電圧（V_OC）までに5秒，光強度が15mWと強い条件では45ミリ秒で到達することがわかった。

過渡応答に対する光強度の影響をさらに探るため，平均立ち上がり時間（τ_rise）と立ち下がり時間（τ_decay）を求めた。光強度を0.1mWから10mWに増加させると，τ_riseは0.75秒から8.9ミリ秒へと急激に減少した。また，τ_decayは光強度が0.1～1mWの範囲で減少したが，1～10mWの範囲でほぼ一定だった。

次に，DSCベースの光電子シナプス素子に連続パルス光を照射し，光強度の影響を調査した。0.2mWでは照射ごとに電圧が増加したが，5.0mWでは1回目の照射で電圧が飽和し，2回目の照射では増加しなかった。また，光強度の増減に伴いPPF指数が変動することが確認された。

PPF（促進）とPPD（抑制）を制御するため，1回目の光照射（P₁）と2回目の光照射（P₂）の強度を変化させて測定を行なった結果，P₂がP₁より小さい場合にPPD，大きい場合にPPFが発生した。

最後に，DSCベースの光電子シナプス素子を用いたPRCの実現可能性を検証するために，さまざまなパルス幅と光強度でのSTMタスク，PCタスクによる時系列データ処理を行なった。その結果，STMタスクでは最大C値（C_STM）が1.31，PCタスクでのC値（C_PC）が1.13に達した。

また，カメラで撮影した画像を8分割し，各部分の平均輝度を時系列データとして取得し，0.1～1mWの光パルスに変換してDSCに入力した。得られた電圧データをニューラルネットワークに入力して動作認識を行なった結果，屈伸，ジャンプ，走るなどの各動作を80%以上の精度で識別でき，全体の認識精度は92%に達した。

研究グループは，この結果から，エッジAIやニューロモルフィックコンピューティングに利用可能な多様な時間スケールを持つPRCの実現が期待されるとしている。